Perda óssea e as ferramentas de inteligência artificial na sua detecção

Perda óssea: a inteligência artificial agora dá uma força.

Na conversa com nossos pacientes que possuem doença periodontal, é fundamental faze-los entender que a progressão dessa patologia, se não tratada, será a perda óssea. Ainda, no dia a dia, o exame radiográfico torna-se fundamental. Os pedidos para uma radiografia panorâmica nos dão uma noção geral da altura nível ósseo alveolar, enquanto imagens como bitewing ou periapical fornecem dados sobre os níveis da crista óssea em relação aos dentes vizinhos.

Esse fato (verificar a perda óssea) é tão importante que a nova Classificação da Doença Periodontal, além dos exames clínicos de sondagem e sangramento, usa as medidas dessas radiografias (obtidas em imagens pela técnica do paralelismo com o cone longo) para graduar os estágios da doença periodontal.

Lógico, a análise da perda óssea deve ser feita numa sala escura, com as imagens (filmes) sob o negatoscópio ou com os arquivos digitais na tela do computador, sob magnificação. Para caracterizar o nível de remodelação óssea (ganho ou perda), é necessário ter pelo menos duas radiografias para comparação entre períodos de tempo diferentes.

Nesse sentido, a introdução dos aparelhos de raio-X digital, além de facilitar a comunicação entre profissionais em locais diferentes, reduziu muito a necessidade de um arquivo físico.

Além disso, além das medidas diretas nas imagens, programas mais complexos foram desenvolvidos, por exemplo, para medir os níveis ósseos por subtração digital.

Radiografias são imagens em preto, branco e tons de cinza, apresentando áreas mais claras e escuras, significando o grau de remodelação óssea.

Com a progressão no campo da inteligência artificial, especialmente no diagnóstico, a análise correta dessas imagens representaria um ganho de tempo fantástico, especialmente nos centros dedicados à Imaginologia.

Dentro da inteligência artificial, existe uma área conhecida como Deep Learning (aprendizagem profunda). Aqui, a partir de um vasto banco de dados (imagens), podemos treinar e retreinar os programas para reconhecerem o que é uma perda óssea radiográfica. Chamamos de ferramenta de rede neural convolucional (CNN), que vai reconhecer e encontrar padrões em imagens e objetos.

Quanto mais a ferramenta treinar, melhor será o nível de resposta. No caso, o que o dentista precisa no seu dia a dia é que a precisão diagnóstica de perda óssea traga níveis aceitáveis.

Nas radiografias, como sabemos o que é um padrão de perda óssea vertical e horizontal, Basta que a ferramenta de IA seja treinada para fazer essa tarefa de forma automática e mais rápida, provavelmente detectando aspectos que podem fugir dos nossos olhos.

Ao utilizar uma ferramenta exclusiva para avaliar a qualidade dos trabalhos que usam inteligência artificial (APPRAISE-AI), dentro de uma revisão sistemática, pesquisadores do Reino Unido conseguiram rastrear 30 artigos e usar 10 dos mesmos para compor a meta-análise, calculando o nível de sensibilidade e de especificidade nos programas testados.

No geral, esses artigos usaram programas de IA como: Google Net Inception v3, AlexNet, Support Vector Machine, ResNet, Random Forest, e YOLO v4 e v5.

Foram mais de 35 mil radiografias panorâmicas e 20 mil radiografias periapicais nesse treinamento. Um belo começo.

Abaixo, os resultados mais importantes da IA no diagnóstico de perda óssea:

• Sensibilidade = 87% (capacidade de identificar a perda óssea quando ela realmente existe)

• Especificidade = 76% (capacidade de identificar a ausência de perda óssea quando ela realmente não existe)

• Acuracidade = 84%

• Precisão = 81%

Ainda:

• não houve evidências de que um modelo de IA fosse melhor do que o outro na detecção da perda óssea.

• há espaço para melhorias no relatório de desempenho dos programas, como detectado pela ferramenta APPRAISE-AI.

As ferramentas de IA realmente podem nos ajudar no diagnóstico de perda óssea alveolar. Há espaço para melhorias.